package _dp

import org.junit.Assert
import org.junit.Test

/*
题型：贪心算法 / 动态规划
https://blog.csdn.net/qq_42761751/article/details/144276337
https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/

122. 买卖股票的最佳时机 II


给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。
返回 你能获得的 最大 利润 。

示例 1：
输入：prices = [7,1,5,3,6,4]
输出：7
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3。
最大总利润为 4 + 3 = 7 。

示例 2：
输入：prices = [1,2,3,4,5]
输出：4
解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。
最大总利润为 4 。

示例 3：
输入：prices = [7,6,4,3,1]
输出：0
解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0。
 */
class leetcode_122 {
    @Test
    fun test_1() {
        val actual = maxProfit(intArrayOf(7, 1, 5, 3, 6, 4))
        val expect = 7
        Assert.assertEquals(expect, actual)
    }

    @Test
    fun test_2() {
        val actual = maxProfit(intArrayOf(1, 2, 3, 4, 5))
        val expect = 4
        Assert.assertEquals(expect, actual)
    }

    @Test
    fun test_3() {
        val actual = maxProfit(intArrayOf(7, 6, 4, 3, 1))
        val expect = 0
        Assert.assertEquals(expect, actual)
    }

    fun maxProfit(prices: IntArray): Int {
        /**
         * 题型：动态规划
         *
         * 思路：
         *确定递推公式
        第i天交易后，没有股票dp[i][0]
        情况1 ： 前一天没持有股票
        情况2 ： 前一天已经持有一张股票，今天卖出了
        dp[i][0] = max(dp[i-1][0],  dp[i-1][1] + prices[i])

        第i天交易后，有股票 dp[i][0]
        情况1 ： 前一天已经持有股票
        情况2 ： 前一天没有持有股票，今天买了一张股票
        dp[i][1] = max(dp[i-1][1],  dp[i-1][0] - prices[i])

        返回:dp[size-1][0]

        时间复杂度：O(N)
        空间复杂度：O(N)

        空间优化后：
        第i天交易后，没有股票 noStock
        情况1 ： 前一天没持有股票
        情况2 ： 前一天已经持有一张股票，今天卖出了
        noStock = max(noStock,  hasStock + prices[i])

        第i天交易后，有股票 hasStock
        情况1 ： 前一天已经持有股票
        情况2 ： 前一天没有持有股票，今天买了一张股票
        dp[i][1] = max(hasStock,  noStock - prices[i])

        返回:noStock

        时间复杂度：O(N)
        空间复杂度：O(2)
         */
        return maxProfit1(prices)
//        return maxProfit2(prices)
    }

    fun maxProfit1(prices: IntArray): Int {
        // 1 确定数组以及下标: 空间优化
        // 2 确定递推公式
        var noStock: Int = 0
        var hasStock: Int = -prices[0]

        // 3 初始化数组

        // 4 遍历顺序
        for (i in 1 until prices.size) {
            // 第i天交易后，没有股票dp[i][0]
            // 情况1 ： 前一天没持有股票
            // 情况2 ： 前一天已经持有一张股票，今天卖出了
            noStock = Math.max(noStock, hasStock + prices[i])

            // 第i天交易后，有股票 dp[i][0]
            // 情况1 ： 前一天已经持有股票
            // 情况2 ： 前一天没有持有股票，今天买了一张股票
            hasStock = Math.max(hasStock, noStock - prices[i])
        }
        // 5 打印数组
        return noStock
    }

    fun maxProfit2(prices: IntArray): Int {
        // 1 确定数组以及下标
        // 2 确定递推公式
        val dp: Array<IntArray> = Array(prices.size) {
            IntArray(2) { 0 }
        }

        // 3 初始化数组
        dp[0][0] = 0
        dp[0][1] = -prices[0]

        // 4 遍历顺序
        for (i in 1 until prices.size) {
            // 第i天交易后，没有股票dp[i][0]
            // 情况1 ： 前一天没持有股票
            // 情况2 ： 前一天已经持有一张股票，今天卖出了
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1] + prices[i])

            // 第i天交易后，有股票 dp[i][0]
            // 情况1 ： 前一天已经持有股票
            // 情况2 ： 前一天没有持有股票，今天买了一张股票
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i])
        }
        // 5 打印数组
        return dp[prices.size - 1][0]
    }
}